Российские госорганы, по данным Forbes, начали внедрять искусственный интеллект в свою работу. Из 55 проанализированных ведомственных программ цифровой трансформации 40 ещё не определились с выбором моделей, но часть уже сделала ставку на зарубежные нейросети. Чаще всего упоминается китайская Qwen от Alibaba (Ространснадзор, Росалкогольтабакконтроль, Минпромторг). Есть и те, кто выбрал разработки американской Meta (признана в РФ экстремистской и запрещена) — Минкульт и ФМБА. Отечественные решения (GigaChat от «Сбера», Astra AI от «Группы Астра») также в ходу, но их доля пока невелика. Ведомства объясняют использование иностранных open-source моделей необходимостью быстрого тестирования гипотез и отсутствием готовых отечественных аналогов под конкретные задачи. При этом большинство обещает в будущем перейти на российские разработки. Эксперты отмечают, что полностью суверенный ИИ недостижим в обозримом будущем, а главная проблема даже при локальном развёртывании — «чёрный ящик»: непонятно, на каких данных модель обучалась и какие искажения она может воспроизводить.
В начале 2026 года в планах цифровизации российских органов исполнительной власти появился новый пункт — использование искусственного интеллекта. Forbes проанализировал 55 паспортов ведомственных программ цифровой трансформации на 2026–2028 годы и выяснил, что 40 ведомств пока не определились с выбором моделей. Однако среди тех, кто уже сделал выбор, значительная часть предпочла зарубежные нейросети.
Чаще всего в документах упоминается китайская модель Qwen от Alibaba. Ространснадзор планирует использовать её для обработки обращений граждан, Росалкогольтабакконтроль — для уведомлений об обороте алкогольной продукции, Минпромторг — для работы с документами. При этом в ведомствах подчёркивают, что речь идёт о тестировании и сравнительной оценке, а в перспективе они ориентируются на отечественные разработки. В Ространснадзоре, например, рассматривают возможность перехода на GigaChat3‑10B‑A1.8B от «Сбера». В Росалкогольтабакконтроле указали, что требования к модели просты: бесплатность, свободное распространение и возможность локального использования без внешних сервисов. В Минпромторге добавили: «Использование иностранных моделей носит исследовательский характер и направлено на сравнительную оценку их эффективности. Открытые решения оптимальны для минимально жизнеспособных продуктов».
Некоторые ведомства выбрали разработки ИИ-подразделения американской Meta (признана в России экстремистской и запрещена). Минкульт планирует искать музейные предметы по изображениям на базе модели OPT, а Федеральное медико-биологическое агентство — использовать Llama. Ряд ведомств обозначили использование иностранных LLM без конкретики: Росавтодор намерен создать цифровой профиль автомобиля для распознавания даже при скрытых номерах.
Из отечественных решений упоминаются GigaChat («Сбер») — его планируют использовать Минюст (проверка типовых документов) и МИД (распознавание речи и перевод текстов). Роскомнадзор выбрал Astra AI от «Группы Астра» для фильтрации интернет-трафика. Минэкономразвития, Минфин, Росреестр и ФОМС также планируют использовать отечественные модели, но без указания конкретных названий.
Эксперты сходятся во мнении, что полностью независимый суверенный ИИ в ближайшее время невозможен. Аналитик центра мониторинга киберугроз «Спикатела» Роман Малышкин отметил: «Российский GigaChat — редкое исключение, где модель обучали с нуля, но это колоссальный по затратам проект. И даже при обучении использовались англоязычные данные, потому что без этого модель просто не будет умной». По его словам, настоящий суверенитет состоит не в том, из какого кода собрана модель, а в том, где она работает и куда утекают данные. Ведомства уже интуитивно выбирают оптимальный путь: разворачивают зарубежные open-source модели в закрытом контуре, на своих серверах.
Бизнес-консультант по ИБ Positive Technologies Алексей Лукацкий не согласен: «Даже локально развернутая модель остаётся «чёрным ящиком»: мы не знаем, на каких данных она обучалась, какие фильтры и правила выравнивания в неё заложены. Это может влиять на результат — модель может иначе интерпретировать правовые тексты, обращения граждан, конфликтные ситуации, вопросы санкций, территориальные споры». Он также не исключает риск скрытых дефектов или преднамеренных закладок.
Технический директор HFLabs Никита Назаров резюмирует: «О полной независимости ИИ можно говорить, если у нас есть модель, обученная нашими специалистами на российских данных с использованием российского фреймворка, операционной системы и железа. Всё это недостижимо в обозримом будущем». Он считает, что не нужно ставить цель создать полностью российский ИИ, а следует правильно взвешивать риски и управлять ими.
